了不起学弟：学长啊，我最近在学习mysql，对于这个join，我也有了自己的一些看法，这个join就差不多就是把两张表连接在一起对吧！
子查询(嵌套查询) 查询工资高于1号部门平均工资的员工信息 select avg(sal) from emp where deptno=1; select * from emp where sal>2325; 把上面两条合并成一条 select * from emp where sal>(select avg(sal) from emp where deptno=1); 查询拿最高工资的员工信息 select * from emp where sal=(select max(sal) from em
MySQL进阶主外键讲解 1.什么是外键： 主键：是唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空，用来保证数据完整性 外键：是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值，用来和其他表建
2. 内连接（inner join） 和自然连接区别之处在于内连接可以自定义两张表的不同列字段。 内连接有两种形式：显式和隐式。 例：以下语句执行结果相同。
本文中说到的“建”，并非单纯的建一个库，或是建一张表，而是你建好的库和表在项目的运营中，是否能应付各种事件，下面我说说几个我在项目中遇到的问题以及处理的方法，算是一个小小的心得，给大家分享下。
在使用mongodb 的过程中，经常会有需求要去关联多表去查询，但mongo 这种非关系型 数据库的使用规则大大的不同于mysql 这种关系型数据库，无法通过简单的sql 语句去完成多表联查，所以需要使用js 的语法去达成需求。
如果在MySQL的事务里查询数据，然后在同一事务中插入或更新相关数据，常规的SELECT语句不能提供足够的保护。其他并行的事务可以更新或删除第一个事务里刚查询的相同行。InnoDB支持两种类型的读锁，提供了额外的安全性：
可以看到这条SQL用内连接（INNER JOIN）把客户表（CUSTOMER）和产品表（PRODUCT）连接起来了。
之前在学Django时，发现它的模型层非常好用，把对数据库的操作映射成对类、对象的操作，避免了我们直接写在Web项目中SQL语句，当时想，如果这个模型层可以独立出来使用就好了，那我们平台操作数据库也可以这么玩了，我不喜欢写SQL语句。
万万没有想到，学个数据库竟然还能接触到笛卡尔积？后面不会学着学着还会出现牛顿吧……
假设我们现在要做一个学生管理系统,所以首先确定,会有一个学生表,用于存放学生的信息,像姓名了,年龄了,性别了,等。
以前给大家介绍过MySQL中的统计信息，相信大家也都了解了。那么统计信息是存放在哪里呢？我们怎么去查看？ 在MySQL中提供了两个表记录统计信息的相关内容,分别是 innodb_table_stats
在MySQL中，join语句想必大家都不陌生，今天我们围绕join语句展开，说一些可能平时不关注的知识点。
我们平时做项目开发。一开始，通常都先用一张数据表，而一般来说数据表写到2kw条数据之后，底层B+树的层级结构就可能会变高，不同层级的数据页一般都放在磁盘里不同的地方，换言之，磁盘IO就会增多，带来的便是查询性能变差。如果对上面这句话有疑惑的话，可以去看下我之前写的文章。
刚开始多数项目用单机数据库就够了，随着服务器流量越来越大，面对的请求也越来越多，我们做了数据库读写分离， 使用多个从库副本（Slave）负责读，使用主库（Master）负责写，master和slave通过主从复制实现数据同步更新，保持数据一致。slave 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题
日活百万，注册用户千万，而且若还未分库分表，则该DB里的用户表可能就一张，单表就上千万的用户数据。对该运营系统筛选用户的SQL：
在我们以往的人力资源数据分析课程中，我们都是以单表的形式来对某个模块进行数据分析，数据的来源也只是来源于某个模块的单张数据表，但是人力资源的各个模块其实是一个体系化的存在，我们在分析某个模块的时候，其实一定会跟另外一个模块的数据进行关联。
在这三种中，左外连接和右外连接功能上没有什么区别，我们都比较熟悉，全外连接相对来说使用较少。
一个完整的SQL语句中会被拆分成多个子句，子句的执行过程中会产生虚拟表(vt)，但是结果只返回最后一张虚拟表。从这个思路出发，我们试着理解一下JOIN查询的执行过程并解答一些常见的问题。
“7月登录表”里记录了7月登录的用户信息。“8月登录表”里记录了是8月登录的用户信息。
之前一篇文章已经谈到了数据库集群之主从集群也就是读写分离，也提到了读写分离其实只是分担了访问的压力，但是存储的压力没有解决。
每个人家里都会有冰箱，冰箱是用来干什么的？冰箱是用来存放食物的地方。同样的，数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后，我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益，就是从数据库读取数据后给你的。
两个表 t1 和 t2 ， 一样的，包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
上一篇文章我们学习了多态的语法，想必大家都会有很多疑问，这篇文章，我们就来带大家看看多态是如何实现的，它底层的原理是怎样的…
大致上大部分的数据库都有统计分析，主要的作用就是在语句执行的情况下，能尽量的选择相对正确的方式来走执行计划，越准确的统计分析，可以带来更好的执行计划和数据库的语句执行性能，但相对来说越准确的统计分析，也会带来系统在统计时的性能消耗，越大的数据库系统，对统计分析的需求和要求也就越高。
初衷：对于一些新接触Apache NIFI的小伙伴来说，他们急于想体验NIFI，恨不得直接找到一篇文章，照着做就直接能够解决目前遇到的需求或者问题，回想当初的我，也是这个心态。其实这样的心态是不对的。好多加入NIFI学习群的新手同学都会有这个问题，一些基本的概念和知识点都没有掌握，然后提出了一堆很初级的问题，对于这些问题，我们可能已经回答了几十上百次，厌倦了，所以大家一般会说"你先去看文档吧！"。其实，对于一个新手，直接看文档，也是一脸懵。所以在这里，我带领新手的你，新建一个同步的流程，并尽可能在新建流程的同时，穿插一些基本概念。跟随本文一起操作或者只是看看，最后你可能就找到了入门的感觉了。
不管是Oracle还是MySQL，新版本推出的新特性，一方面给产品带来功能、性能、用户体验等方面的提升，另一方面也可能会带来一些问题，如代码bug、客户使用方法不正确引发问题等等。
各位表哥表姐、表弟表妹们，我们生活一个表的世界，大家可能每天都在跟表格打交道，我们这节就来重新认识表这个家族。
需求：查询哪个顾客（customer_name）在哪一天(create_time)消费了多少钱（money）
在日常工作中我们不可避免地会遇到慢SQL问题，比如笔者在之前的公司时会定期收到DBA彪哥发来的Oracle AWR报告，并特别提示我某条sql近阶段执行明显很慢，可能要优化一下等。对于这样的问题通常大家的第一反应就是看看sql是不是写的不合理啊诸如：“避免使用in和not in，否则可能会导致全表扫描”“ 避免在where子句中对字段进行函数操作”等等，还有一种常见的反应就是这个表有没有加索引？绝大部分情况下，加了个索引基本上就搞定了。
之前，在文章：https://www.misiyu.cn/article/58.html 已经发过关于Laravel中的多对多关系了。
文章目录 1. Day05 1.1. 关联关系 1.1.1. 自关联 1.2. 一对一 1.3. 一对多 1.4. 多对多 1.4.1. 创建表 1.4.2. 查询 1.5. 如何让两张表建立关系 1.6. 连接方式和关联关系的区别 1.7. 数据库设计值权限管理 1.7.1. 什么是权限管理 1.7.2. 权限管理表的实现 Day05 关联关系 自关联 当前表的数据和当前表里面的数据有关联关系 一对一 一对多 多对多 学生和老师的关系就是多对多的关系 一个学生可以被多个老师教，一个老师可以教多
在当前CDP的大部分的场景中，PART_COL_STATS和TAB_COL_STATS这两张Hive元数据表都会比较大。因为这两张表是分别存放分区表和非分区表的一些字段上的统计信息，而在CDP中Hive的CBO、Mapjoin和谓词下推等优化查询功能默认是开启的，而这些优化功能又需要基于这些统计信息来做优化，所以在一个已经稳定运行的生产环境中，对应的这两张表可能有非常庞大的数据量（上千万甚至于上亿）。
这一节我们来讲解如何通过 CAP 组件和 RabbitMQ 来实现 EventBus
项目初始版本上线，有时间写点东西记录一下项目中的心得体会，通过这个项目学习了很多，要写下来的有很多，先从评论功能开始吧。由于项目需要增加评论功能，之前并无此方面的经验，因此项目开始的一段时间都在寻思着如何进行评论功能的设计。上网搜索一波发现有很多优秀的第三方评论插件可以使用，本来准备直接采用的，但是心里始终有点疙瘩，可能是评论数据放在别人那里不放心的原因，或可能是想一探这些评论系统的究竟，因此最终决定自行设计开发这么一套评论功能。效果截图如下所示，采用的是MySQL数据库，编程语言用的Java。(更多内容，可参阅程序员在旅途)
本文以视频+文字放送，为你带来腾讯云企业级MySQL-列压缩特性 【需求背景】 当前MySQL有针对行格式级别以及数据库页面级别的压缩，这两种压缩方式在处理一个表，同时有大字段和其它很多小字段，并且针对小字段的读写访问频繁，对大字段的访问不频繁的场景中，它的读写访问都会压缩和解压数据，这造成许多不必要的计算资源浪费。 腾讯云企业级MySQL（CDB）运用列压缩功能来压缩访问不频繁的大字段，同时能够减少整行字段的存储空间，进而提高整体读写访问的效率。 例如一张员工表，前面三个字段分别表示员工 id、年龄以及
知识库服务依赖该数据库，Embedding 形式个性化训练 ChatGPT，必不可少的就是向量数据库 因为 qdrant 向量数据库只支持 Docker 部署，所以需要先安装好 Docker 服务。
前几天睡觉前接到前同事的一个信息，说有个奇怪的SQL问题，想让我帮忙看看，给点建议，我以为是一种非常复杂的SQL,他的反馈能让MySQL崩溃。
前面两天带着大家换了一个口味，带着大家学习了pyecharts的原理和部分图形制作。今天我们继续回归带你学MySQL系列，带着大家继续学习MySQL数据库。
本人在做测试服务的过程中，开发了一个功能，就是从两个库的两张表从查出来一个账号的login_id和user_id，功能非常简单，就是执行sql语句，处理返回结果，再返回。
右联结，会将右侧表中的数据全部取出来。下面图片中用文氏图画出了右联结，是红圈中的部分。
... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona
一、时间结构 如果业务系统对时效性较高，比如新闻发布系统的文章表，可以把数据库设计成时间结构，按时间分有几种结构： 1) 平板式 表类似： article_200901 article_200902 article_200903 用年来分还是用月可自定，但用日期的话表就太多了，也没这必要。一般建议是按月分就可以。 这种分法，其难处在于，假设我要列20条数据，结果这三张表里都有2条，那么业务上很有可能要求读三次表。如果时间长了，有几十张表，而每张表是0条，那不就是要读完整个系统
1）内连接：join, inner join 2）外连接：left join, left outer join, right join, right outer join, union; 3) 交叉连接：cross join
随着数据化在各个行业各个企业的深入，很多企业开始转型数据化的企业，在企业转型的同时，人力资源部门也开始尝试做数据化的转型，但是相对于零售，电商，人力资源在转型的路上还是困难重重，不管是在行业的标准化，还是在数据的标准化上很少有成熟的模式。在人力资源的数据转型上，我们往往关注数据的前端，数据的可视化的建模，在形式上往往以数据仪表盘等方式呈现，我们在做数据建模的时候，重点关注最后数据的呈现，但是往往忽略了数据的后端，也就是人力资源各个模块的底层数据建模。
数据库需要管理很多元数据，所谓元数据就是用来描述数据表结构信息的数据。例如在mysql中使用show tables命令，它会把所有表的名称显示出来，这里数据库表的名称就属于元数据。我们要实现的元数据管理包含四部分，分别为表元数据管理，视图元数据管理，索引元数据管理，和统计相关元数据管理。
数据库在单个表里操作其实很简答，但是涉及在多张表里寻找数据的时候，难度会大大增加，这里解释一些多表联合查询常用的操作。
#4.like 'fdfdsf': parttern可以是%或_。 %表示任意多字符，_表示一个字符
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